Recalcitrant Compounds Removal in Raw Leachate and Synthetic Effluents Using the White-Rot Fungus Bjerkandera adusta
Notice bibliographique
Résumé
Recalcitrant compounds limit the efficiency of conventional biological processes for wastewater treatment, representing one of the major issues in the field. This study focused on the treatment of three effluents with White-Rot-Fungus (WRF) Bjerkandera adusta MUT 2295 in batch tests, with biomass cultivated in attached form on polyurethane foam cubes (PUFs) to test its efficiency in the removal of the target effluents’ recalcitrant fraction. Treatment efficiency of B. adusta was evaluated on landfill leachate (Canada) and two solutions containing synthetic recalcitrant compounds, which were prepared with tannic and humic acid. Chemical Oxygen Demand (COD) and color removal, the production of manganese peroxidases, and the consumption of a co-substrate (glucose) were monitored during the experiment. Biological Oxygen Demand (BOD5) and fungal dry weight were measured at the beginning and at the end of the experiment. After co-substrate addition, effluent COD was 2300 ± 85, 2545 ± 84, and 2580 ± 95 (mg/L) in raw leachate and tannic and humic acids, respectively. COD removal of 48%, 61%, and 48% was obtained in raw leachate and in the synthetic effluents containing tannic and humic acids, respectively. Color removal of 49%, 25%, and 42% was detected in raw leachate and in tannic and humic acid solutions, respectively. COD and color removals were associated with the increase of fungal dry weight, which was observed in all the trials. These results encourage the use of the selected fungal strain to remove tannic acid, while further investigations are required to optimize leachate and humic acid bioremediation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».